Temel özellikleri şunlardır:

* **Hızlı**: Çok yüksek performanslı, **NodeJS** ve **Go** ile eşit düzeyde (Starlette ve Pydantic sayesinde). [Mevcut en hızlı Python framework'lerinden biri](#performance).
* **Kodlaması Hızlı**: Özellik geliştirme hızını yaklaşık %200 ile %300 aralığında artırır. *

Dolayısıyla `except SomeException` ile dependency içinde o spesifik exception'ı yakalayabilirsiniz.

Aynı şekilde, exception olsun ya da olmasın çıkış (exit) adımlarının çalıştırılmasını garanti etmek için `finally` kullanabilirsiniz.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}

## `yield` ile Alt Dependency'ler { #sub-dependencies-with-yield }

/// tip | İpucu

Docs UI, seçtiğiniz server ile etkileşime girer.

///

/// note | Teknik Detaylar

OpenAPI spesifikasyonunda `servers` özelliği opsiyoneldir.

`servers` parametresini belirtmezseniz ve `root_path` `/` ile aynıysa, üretilen OpenAPI şemasında `servers` özelliği varsayılan olarak tamamen çıkarılır; bu da `url` değeri `/` olan tek bir server ile eşdeğerdir.

///

* [Graphene](https://graphene-python.org/)
    * [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) ile

## Strawberry ile GraphQL { #graphql-with-strawberry }

/// check | **FastAPI**'a ilham olan

Harika performans elde etmenin yollarını bulmak.

* Veritabanları, frontend’ler vb. ile **taviz yok**; ancak hepsiyle kolay entegrasyon.

### Sınırsız "Plug-in" { #unlimited-plug-ins }

Başka bir deyişle, onlara gerek yok; ihtiyaç duyduğunuz kodu import edin ve kullanın.

        * **FastAPI**: (Starlette'i kullanır) veri doğrulama vb. ile API'lar oluşturmak için çeşitli ek özelliklere sahip bir API mikroframework'ü

* **Uvicorn**:
    * Sunucunun kendisi dışında çok fazla ekstra kod içermediği için en iyi performansa sahip olacaktır.

Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın.

Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir.

Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓

///

## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }

`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz:

Bu, `bar` öğesini `PUT` ile, body içinde şu verilerle güncellemek isterseniz:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

zaten kayıtlı olan `"tax": 20.2` alanını içermediği için, input model `"tax": 10.5` varsayılan değerini kullanacaktır.

Ve veri, bu "yeni" `tax` değeri olan `10.5` ile kaydedilecektir.

## `PATCH` ile kısmi güncellemeler { #partial-updates-with-patch }

[Python Tiplerine Giriş](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations) içinde `Annotated` ile parametrelerinize metadata ekleyebileceğinizi söylemiştim, hatırlıyor musunuz?

Şimdi bunu FastAPI ile kullanmanın zamanı. 🚀

Şu tip anotasyonuna sahiptik:

```Python
q: str | None = None
```

Şimdi bunu `Annotated` ile saracağız; şöyle olacak:

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```